Prezentace se nahrává, počkejte prosím

Prezentace se nahrává, počkejte prosím

Princip maximální entropie známe odhad střední hodnoty  a rozptylu  2 Lagrangeovy multiplikátory.

Podobné prezentace


Prezentace na téma: "Princip maximální entropie známe odhad střední hodnoty  a rozptylu  2 Lagrangeovy multiplikátory."— Transkript prezentace:

1 Princip maximální entropie známe odhad střední hodnoty  a rozptylu  2 Lagrangeovy multiplikátory

2 Princip maximální entropie entropie vazby princip maximální entropieprocedura aktualizace informace: pokud získáme novou hodnotu 2. renormalizovat p(x) 1. přenásobit p(x) faktorem

3 Princip maximální entropie je známo  a  měřené veličiny apriorní hustota pravděpodobnosti je Gaussián jsou známy chyby  i naměřených hodnot věrohodnost je Gaussián

4 Metoda nejmenších čtverců bylo provedeno N měření veličiny  s různou přesností jaký je nejlepší odhad veličiny  ? princip maximální entropie Gaussián (  je parametr polohy)

5 smíšený generátor Lineární kongruentní generátor čistě multiplikativní generátor

6 Lineární kongruentní generátor - implementace čistě multiplikativní generátor Faktorizace m (Schragerův algoritmus) 

7 float ran0(int *p_i0) { #define a (16807) #define m ( ) #define q (127773) #define r (2836) int k,i0; float x; i0=*p_i0; k=i0/q;//[I0/q] i0=a*(i0-k*q)-r*k; //a(I0 mod q)-r[I0/q] if(i0<0) i0=i0+m; x=(float)i0/m; //converze na realne cislo z intervalu (0,1) *p_i0=i0; return(x); } Lineární kongruentní generátor - implementace

8 void main() { FILE *f,*g; int iseed; int i; float x; if((f=fopen("iseed.dat","r"))==NULL) iseed= ; else { f=fopen("iseed.dat","r"); fscanf(f,"%d",&iseed); fclose(f); } g=fopen("ran0.dat","w"); for(i=0;i< ;i++) { x=ran0(&iseed); fprintf(g,"%f\n",x); } f=fopen("iseed.dat","w"); fprintf(f,"%d",iseed); fclose(f); fclose(g); } Lineární kongruentní generátor - implementace

9

10 Lineární kongruentní generátor – test IBM RANDU N = 10 4

11 Lineární kongruentní generátor – test IBM RANDU N = 10 7

12 Lineární kongruentní generátor – sériová korelace IBM RANDU N = 10 4 “ We guarantee that each number is random individually, but we don’t guarantee that more than one of them is random.”

13 Lineární kongruentní generátor – sériová korelace RAN0 N = 10 4

14 Lineární kongruentní generátor – posuvný registr RAN2 – L’Ecuyer N = 10 7 perioda  2.3 × posuv registru

15 Lineární kongruentní generátor – barevný test IBM RANDU ze dvou čísel generován bod ve čtverci [0,1] x [0,1] barva náhodně ze stejného generátoru, například pomocí RGB složek v rozsahu 0-255

16 Lineární kongruentní generátor – barevný test IBM RANDU ze dvou čísel generován bod ve čtverci [0,1] x [0,1] barva náhodně ze stejného generátoru, například pomocí RGB složek v rozsahu 0-255

17 Lineární kongruentní generátor – barevný test RAND( ) MS Visual C ze dvou čísel generován bod ve čtverci [0,1] x [0,1] barva náhodně ze stejného generátoru, například pomocí RGB složek v rozsahu 0-255

18 Cauchyho rozdělení – Metoda inverzní funkce Distribuční funkce

19 x Cauchyho rozdělení – Metoda inverzní funkce Cauchyho rozdělení

20 Normální rozdělení – využití CLT CLT 

21 Normální rozdělení – ad hoc generátor

22 Von Neumannova zamítací metoda

23 Monte Carlo integrace N = 8 × 10 7  =


Stáhnout ppt "Princip maximální entropie známe odhad střední hodnoty  a rozptylu  2 Lagrangeovy multiplikátory."

Podobné prezentace


Reklamy Google